更偏推理基础、工程细节和 CUDA 手写题这场百度 AI Infra 一面，整体感受是节奏很快，前半段主要围绕简历里的项目和实习经历往下问，后半段会明显转到一些更偏推理基础和工程理解的问题，最后还加了一道 CUDA 的手写题。面试官一开始先介绍了团队，说他们在百度智能云下面，训练、推理、强化学习、Agent 这些 AI Infra 相关方向基本都覆盖到了，所以一上来的感觉就是，这不是只盯某一个小点的岗位，而是一个工作面比较宽的 Infra 团队。正式开始之后，前面还是从我现在做的事情切进来，重点还是摩尔线程这段实习。面试官先问我怎么理解自己在做的这个 TensorFlow MUSA Exten...

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自我介绍实习除了 Coze，了解过其他 Agent 相关框架吗？比如 LangChain、LangGraph三个系统都涉及 DAG，区别是什么Coze 的执行引擎能否支撑你的系统A 系统 利用编排实现解耦，还有没有其他提升空间2k QPS 下，MySQL 可以抗住，为什么加二级缓存相比加缓存之前，性能提升了多少B 平台 针对下游模型的 TPM、QPM 限制，如何限流处理在采用令牌桶的基础上，任务具有不同的优先级，如何处理；再增加一个租户维度（多业务），如何处理视频生成后的链路关注过吗？最终的视频是否满足预期八股为什么选择 Redis 做缓存，还有什么应用场景Redis 实现分布式锁的原理是什么...